1 中国科学院上海高等研究院，上海 201210
2 中国科学院大学，北京 100049
同时定位与建图（SLAM）是自动驾驶的基本要求之一。多传感器融合，尤其是激光雷达和相机的融合，对于自动驾驶来说是必不可少的。其中，如何针对各种场景调整不同传感器的置信度是关键问题，基于此，提出一种自适应紧耦合的激光雷达相机融合的SLAM（AVLS）算法。首先，所提AVLS算法建立在基于滑动窗口的因子图上，包含提升整体算法精度和鲁棒性的灵活深度关联和弹性初始化等模块。其次，为了充分探索激光雷达和相机在不同环境中的性能，采用一种基于先验知识的动态加权方案。最后，将所提AVLS算法在两个公开的大规模自动驾驶数据集上进行了全面实验，包括与经典算法的对比及消融实验，实验结果表明，AVLS算法的鲁棒性和精确度可以达到目前领先水平。
激光雷达 同时定位与建图 传感器融合 自主导航 稀疏位姿优化 激光与光电子学进展
2023, 60(20): 2028009
1 国防科技大学前沿交叉学科学院，湖南 长沙 410073
2 国防科技大学南湖之光实验室，湖南 长沙 410073
激光陀螺是一种基于Sagnac效应的高精度、高可靠性的角速度传感器。以激光陀螺为核心部件的激光陀螺惯性导航系统是目前市场占比最高的惯性导航系统，激光陀螺及其惯性导航系统的研究关乎社会生活及安全。首先，本文阐明了激光陀螺及其惯性导航系统的基本原理，回顾了激光陀螺惯性导航系统的发展进程，介绍了近年来国内外有代表性的激光陀螺惯性导航系统的型号。然后，归纳总结了长航时激光陀螺惯性导航系统的关键技术，梳理了误差标定技术、初始对准技术、旋转调制技术、高可靠性容错技术、地球物理场补偿技术的研究现状。最后，总结展望了长航时激光陀螺惯性导航系统关键技术的发展趋势。
激光陀螺 惯性导航 误差抑制 长航时自主导航 光学学报
2023, 43(17): 1714002
1 上海大学机电工程与自动化学院, 上海 200444
2 重庆大学机械传动国家重点实验室, 重庆 400044
3 中国科学院上海光学精密机械研究所高功率激光物理联合实验室, 上海 201800
提出一种基于Adaboost算法的楼宇场景分类方法,用于移动机器人在未知楼宇环境中进行自主环境感知和地图构建。所提方法采用激光传感器获得环境局部栅格地图,并对该地图进行特征提取;然后利用Adaboost算法构建场景分类器,针对不同场景选择有效边界点;采用基于边界的遍历式路径规划策略,由边界点确定移动机器人的导航路径。实验结果表明,移动机器人能够在未知楼宇环境中进行自主巡视,并利用自带的同步定位与建图(SLAM)技术将探测到的局部栅格地图拼接为完整的楼宇环境地图,实现自主导航。
探测器 自主导航 激光传感器 地图构建 楼宇场景分类 激光与光电子学进展
2021, 58(14): 1404001
1 中国地质大学（武汉） 自动化学院，湖北 武汉 430074
2 复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室，湖北 武汉 430074
3 地球探测智能化技术教育部工程研究中心，湖北 武汉，430074
4 东京工科大学 工程学院，日本 东京， 192-0982
在Hausdorff距离的基础上，提出一种不依赖于星敏感器的旋转方向和焦距等因素的星图识别方法。在构造Hausdorff距离的数据点集合时，采用基于L2范数对应的相对欧氏距离作为集合元素，解决星敏感器滚动对星图识别的影响；另一方面，由于受星敏感器焦距的影响，星敏感器图像与标准参考图也会存在误差。在构造标准数据点元素时，考虑到如果一个数据点集包含另一个数据点集，在这两个数据点集之间至少有两个数据点之间的L2范式距离是相同的。对L2范式Hausdorff距离进行比例化处理，每个集合中的相对空间距离除以本集合中最小的相对空间距离，构成一种新的数据点集。这种方法不需要对星敏感器图像由于焦距不同进行标定，避免了星敏感器焦距对星图识别的影响。给出了距离的计算公式和实现步骤，并给出了实验结果。结果表明：在星敏感器转动、尺度变换等情况下，该算法可以正确得到星图识别结果，从而获得星敏感器的姿态信息。
星传感器 星图识别 Hausdorff距离 自主导航 star sensor star pattern recognition Hausdorff distance autonomous navigation 红外与激光工程
2020, 49(10): 20200040
红外与激光工程
2020, 49(5): 20190458
为了修正无人机(UAV)捷联惯性导航系统的漂移,实现UAV组合导航系统的搭建,对UAV进近阶段组合导航方案的信息融合技术进行了研究,结合信息融合Kalman滤波法的基本概念,推导出用于修正捷联惯性导航系统漂移的激光测距仪、电子罗盘和高度表系统的模型,再对UAV组合导航信息融合子系统进行建模,构造基于间接参数估计的多速率Kalman滤波系统。通过Matlab搭建数学模型,实现对UAV组合导航信息融合系统的仿真,验证了信息融合方案的可行性。
无人机 自主导航 进近阶段 信息融合 建模 UAV autonomous navigation approaching stage information fusion modeling
河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室,天津 300132
对于在室内工作的机器人而言,要完成不同环境的自主导航就必须能够对其所处场景进行有效识别。传统的方法是通过视觉或雷达等传感器对所处环境进行匹配以实现场景识别。提出了一种基于2-D范围扫描的室内场景识别的方法。该方法对激光雷达的范围扫描信息进行特征提取,利用所提取的样本训练基于局部感受野的极限学习机,对多种室内场景进行分类识别。在Gazebo搭建的仿真环境中采集虚拟范围扫描数据,对室内场景识别方法进行了研究。利用DR Dataset提供的测距数据对所提出的方法进行了实验验证。实验结果表明: 该方法的室内场景识别准确率高于传统方法。基于2-D范围扫描场景识别的研究也为机器人实现自主导航提供理论依据和实验数据。
移动机器人 自主导航 2-D范围扫描 室内场景识别 基于局部感受野的极限学习机 mobile robot autonomous navigation 2-D range scanning indoor scene recognition extreme learning machine based on local receptive
1 中国科学院上海光学精密机械研究所 空间激光信息传输与探测技术重点实验室, 上海 201800
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 上海科技大学 物质科学与技术学院, 上海 201210
由于自主导航等领域对激光雷达的需求, 构建了基于伪随机码调制的测距、通信一体化激光雷达。该系统具有功耗低、体积小、多功能的优点。该系统采用伪随机编码的方式, 实现了测距与通信的功能复合, 采用硅光电倍增管进行光子计数, 实现了系统的小型化。详细介绍了测距、通信一体化的设计原理、系统组成、仿真分析和实验结果。实验结果表明, 在日光条件下, 对反射率为0.1的目标实现了1 km的测距, 测距精度小于1 m, 实现了码率为10 kbps, 误码率小于10-5, 距离3.7 km的通信。
自主导航 伪随机码 硅光电倍增管 测距通信一体化 激光雷达 autonomous navigation pseudorandom code silicon photomultiplier ranging and communication integration lidar 红外与激光工程
2018, 47(9): 0930003
1 西北工业大学 电子信息学院, 陕西 西安 710072
2 中北大学 电气与工程学院, 山西 太原 030051
无人机在复杂战场环境下, 因敌我双方无人机外形、颜色等特征较为相似, 如何准确地对敌方无人机识别是实现其自主导航及作战任务执行的关键。由于受敌方无人机飞行速度、形状、尺寸、姿态等的改变及气象环境因素的影响, 无法准确地对其进行识别与分类。针对这一问题, 提出基于迁移学习卷积稀疏自动编码器(Sparse Auto-Encoder, SAE)实现对航拍多帧图像中敌方目标对象的识别与分类。算法首先借助SAE对源领域数据集中大量无标记样本进行无监督学习, 获取其局部特征; 然后, 采用池化层卷积神经网络(CNN)算法提取目标图像全局特征; 最后, 送入Softmax回归模型实现目标对象的识别与分类。实验结果表明: 与传统非迁移学习的SAE算法及基于底层视觉特征学习的识别算法相比, 该算法具有更高的准确性。
无人机自主导航 目标识别分类 稀疏自动编码器 卷积神经网络 迁移学习 autonomous navigation of UAV classification and identification of target object sparse auto-encoder convolutional neural network transfer learning 红外与激光工程
2018, 47(6): 0626001
针对室内复杂环境下导航地图制备问题，提出一种采用图像传感器进行导航地图制备的方法。首先，基于VSLAM技术估计相机位姿，经后端优化后生成环境三维点云；其次，筛选出地面点云，基于随机采样一致性算法得到精确的地面平面方程；最后，投影机器人通行环境区域的点云至二维栅格地图，通过利用贝叶斯方法更新栅格占用状态后，实现室内导航地图的制备。实验结果表明，基于VSLAM制备的室内导航地图精度满足导航要求，且不同于传统激光地图构建方法，地图中包含环境的三维结构信息，在进行路径规划实验中，避免了规划的路径穿过低矮物体及悬空物体的错误。
自主导航 移动机器人 三维点云 栅格地图 随机采样一致性 贝叶斯方法 autonomous navigation mobile robot 3D point cloud grid map random sampling consensus Bayesian method
